Deepseek R1 modeli, birkaç önemli fayda sağlayan seyrek bir aktivasyon paterni ile karakterize edilen uzmanlar (MOE) mimarisinin bir karışımını kullanır:
Kaynak kullanımında verimlilik
Deepseek R1, her ileri geçiş sırasında toplam parametrelerinin sadece 37 milyarının bir alt kümesini etkinleştiriyor. Bu seçici aktivasyon, gerekli hesaplama kaynaklarını büyük ölçüde azaltır, bu da modeli tüm parametreleri eşzamanlı olarak ele alan geleneksel yoğun modellerden daha verimli hale getirir. Sonuç olarak, Deepseek R1, daha az enerji ve hesaplama gücü tüketirken yüksek performans sağlayabilir, işlenmesi yaklaşık% 95,3 daha ucuz olduğu tahmin edilir. ].Uzmanların Uzmanlığı
Seyrek aktivasyon paterni, modelin akıl yürütme sürecindeki çeşitli görevler için farklı "uzmanlar" uzmanlaşmasına izin verir. Her uzman, matematiksel hesaplama, mantıksal çıkarım veya doğal dil üretimi gibi belirli yönlere odaklanabilir. Bu uzmanlık, modelin karmaşık akıl yürütme görevlerini etkili bir şekilde ele alma yeteneğini geliştirerek, 128k jetonlara kadar uzatılmış diziler üzerinde tutarlılığı ve doğruluğu korumasını sağlar ** [1] [2].Ölçeklenebilirlik ve esneklik
Mimarinin tasarımı Deepseek R1'in verimli bir şekilde ölçeklenmesini sağlar. Model, yalnızca belirli görevler için ilgili parametreleri etkinleştirerek, kapsamlı yeniden eğitme veya ince ayar gerekmeden çok çeşitli uygulamalara uyum sağlayabilir. Bu esneklik özellikle görevlerin doğasının önemli ölçüde değişebileceği dinamik ortamlarda faydalıdır [6] [7].akıl yürütme görevlerinde gelişmiş performans
Deepseek R1, karmaşık problem çözme ve uzun düşünce zincirleri üzerinde tutarlı yanıtlar üretme gibi akıl yürütme görevlerinde üstün yetenekler gösterir. Seyrek aktivasyon sadece yükü azaltmakla kalmaz, aynı zamanda doğruluğu korurken yanıt başına binlerce akıl yürütme jetonu üretmede gelişmiş performansa da katkıda bulunur [1] [4].Çevresel etki
Seyrek aktivasyon stratejisi ile enerji tüketimini en aza indirerek, Deepseek R1 de çevresel bir perspektiften olumlu katkıda bulunur. Azaltılmış hesaplama talepleri, AI operasyonlarıyla ilişkili daha düşük bir karbon ayak izine yol açarak, teknolojide sürdürülebilirlik konusunda artan endişelerle uyumludur [3] [5] [6].Özetle, Deepseek R1'in MOE mimarisindeki seyrek aktivasyon paterni, verimliliği, uzmanlaşmayı, ölçeklenebilirliği, akıl yürütme görevlerindeki performans ve çevresel sürdürülebilirliği arttırır ve bunu AI model tasarımında önemli bir ilerleme olarak işaretler.
Alıntılar:[1] https://unfoldai.com/deepseek-r1/
[2] https://www.linkedin.com/pulse/comparing-taepseek-r1-openai-o1-which-a-a-model-comes out-pablo-8wtxf
[3] https://shellypalmer.com/2025/01/deepseek-r1-the-exception-that-culd-redefine-Ai/
[4] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1
[5] https://www.cyerkendra.com/2025/01/deepseek-r1-chinas-latest-ai-model.html
[6] https://instashire.com/deepseek-r1-the-ai-wowerhouse- Redefrident-possibilty/
[7] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1
[8] https://arxiv.org/html/2412.19437v1